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J-GLOBAL ID：202202275904287337   整理番号：22A0862850

深層学習法を用いたCitrus suhuiensis果実の自動分類【JST・京大機械翻訳】

Automated Grading of Citrus suhuiensis Fruit Using Deep Learning Method

著者 (3件)： Mohmad Faris Azizi (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Mohd Khairuddin Anis Salwa (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia) ,  Mohamed Shah Noraisyah (Department of Electrical Engineering, Faculty of Engineering, University of Malaya, Kuala Lumpur, Malaysia)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 834  ページ： 95-101  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動等級づけシステムは,手動手法と比較して,より効果的な方法で品質検査を行う農民を支援するのに重要である。さらに,系統的果実等級付けは効果的な果実と野菜のマーケティングの必要条件である。これは,未熟で,傷ついた果実が,より低い市場価格をもたらすためである。したがって,本研究は,局所果実の成熟度,品質およびサイズのような多重指数を同時に検出できる画像処理に基づく自動化Citrus suhuiensis果実等級づけシステムを提案した。果実は連邦農業市場(FAMA)によって提供された等級付け仕様に従って分類された。畳込みニューラルネットワーク法を採用して,分類プロセスを実行した。合計303の訓練画像と75の試験画像を成熟データセットに用い,合計283の訓練画像と68の試験画像を品質データセットに用いた。実験結果は,提案した分類モデルが果実を成熟の6クラスと品質の3クラスに分類することができることを示した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 自動化 ,  *自動分類 ,  農民 ,  マーケティング ,  野菜 ,  ニューラルネットワーク ,  *果物 ,  画像処理 ,  多重化 ,  等級づけ ,  品質検査 ,  *ミカン属
準シソーラス用語： 未成熟 ,  分類モデル ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  果実等級づけ ,  機械学習

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  果実とその加工品  (FJ11030Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  Citrus ,  果実 ,  自動分類